À propos de Christophe
Ingénieur en informatique et mathématiques appliquées, j’ai commencé ma carrière en étant tour à tour consultant, fondateur de startup, responsable de système d’information, et développeur freelance ; expériences grâce auxquelles j’ai acquis une forte culture « data ».
Depuis 10 ans en tant que consultant et formateur en data science j’ai développé et mis en place des solutions basées sur le Machine Learning avec Python, scikit-learn, et diverses plateformes cloud. Formateur passionné et pédagogue, j’aime également enseigner à des profils variés la puissance de ces techniques quand elles sont mises en œuvre sur les bons jeux de données.
Passionné, je cherche aujourd’hui un nouveau projet avec de nouvelles données à explorer et à exploiter, pour en retirer toute leur valeur ajoutée.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- SYNAPSELead Data ScientistEDITION DE LOGICIELSjuin 2023 - juillet 2023 (1 mois)Toulouse, FranceDéploiement d’un modèle de langage sur une infrastructure française et optimisation du temps d’inférence- Sélection d’un LLM open-source (LLama2 et Falcon-7B version fine-tuned par H2O)- Sélection d’un hébergeur français : OVH- Optimisation du temps d’inférence- Déploiement avec auto-scaling avec Text Generation Inference (TGI)
- SoulBytesLead Data ScientistHIGH TECHmars 2023 - juin 2023 (3 mois)Fine-tuning d’un modèle de langage (LLM) pour créer des clones d’influenceurs qui reproduisent leurs styles et leurs idées- Sélection d’un LLM open-source : choix final MPT-7B- Fine-tuning sur des datasets de conversations empathiques et avec une context window jusqu’à 8k tokens- Réglage des paramètres de génération après prompt injection issue d’une Vector DB (Pinecone) reprenant les transcripts des influenceurs- Optimisation du temps d’inférence (quantization, compilation…)- Déploiement d’un endpoint sur AWS avec auto-scaling sur des g5.xlarge
- CORE for TechLead Data ScientistTRANSPORTSaoût 2021 - février 2023 (1 an et 6 mois)Développement de modèles qui prédisent la somnolence au volant en se basant sur le rythme cardiaque (HRV) et le comportement de conduite- Lead Data Scientist et manager d’une équipe de 4 data scientists- Conception du protocole, et pilotage de plusieurs collectes de données- Développements de modèles prédictifs capables d’alerter un conducteur jusqu’à 10 minutes avant qu’il va se sentir somnolent, en se basant sur la variabilité de son rythme cardiaque (HRV) récupéré via des électrodes (modèles ECG) ou via des montres connectés, surtout Garmin (modèles PPG)- Analyse des données, issues de collectes internes et externes (via partenaires comme Forvia et Valeo)- Développement d’un modèle prédictif permettant d’anticiper un comportement de conduite dégradé dû à la fatigue
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Formations
- Ingénieur diplômé de l’ENSIMAGENSIMAG (École Nationale Supérieure d'Informatique et de Mathématiques Appliquées de Grenoble)2007
- Large Language Models: Application through ProductionedX2023